上汽超临界600MW机组调节级喷嘴优化改造分析

上汽国产引进超临界600MW机组存在调节级喷嘴面积偏大的问题,调节级面积偏大造成调节级效率偏低、组热耗偏高,结合机组大修,通过调节级喷嘴面积核算,合理对调节级喷嘴进行改造,提高机组效率,降低机组能耗。     

玻璃池窑大(石旋)保温问题的探讨

大(石旋)保温可减少热损耗10～15%,是提高熔窑热效率的重要途径。大(石旋)保温的关键问题是硅砖质量和提高砌筑质量。提高硅砖质量不仅要保证化学成分,而且要通过组织适当的原料颗粒配比,添加适量的矿化剂,使硅砖充分烧结和鳞石英转化,从而提高硅砖的荷重软化温度。     

Sloth：一种新的适于缓存服务器的应用层文件系统

针对传统的文件系统(如UFS等)在支持缓存服务器时存在着元数据一致性维护、同步写操作、内存拷贝和多缓存诸多固有的缺陷，我们设计和实现了一种新的、高效的、可移植性好的文件系统Sloth。该系统在应用层实现，采用异步写操作和聚集文件等技术。仿真实验表明，Sloth文件系统有效地提高了读写磁盘的性能，大大减少了访问磁盘的次
数。     

Cuttle：一种新的基于内容的通用调度器

随着互联网迅猛发展，研究Web请求的调度分配技术已成为国内外研究的热点。针对现有Web调度器存在着可扩展性差、系统开销大和无通用性诸多缺陷，设计和实现了一种新 的、通用的、可扩展性好的基于内容的通用调度器Cuttle。该系统在内核TCP／IP层实现，采用伪服务器、捎带技术、截获、伪装三次握手、Mix-LARD调度策略等技术。实验表明，Cuttle的可扩展性好，响应延迟小。     

浅谈加强大学生思想道德建设的几种有效途径

面对当代大学生思想道德变化的复杂性的现状，针对我们学院学生的特点，本文提出了大学生思想道德存在的几个问题，并且就其原因进行了剖析，从而提出解决大学生思想道德问题的“六心工程”的办法。     

间接计算模型和间接形式化方法

本文旨在从人机交互界面与协同计算程序结合而构成协同智能计算系统的角度,论述间接计算模型和间接形式化方法结合所支持的优化云计算技术原理。本文在系统回顾图灵可计算理论、克莱尼小字符串形式理论、冯诺依曼数字计算机体系结构和图灵人工智能判定假设等前人理论研究成果对主流数字计算机通用范式影响的基础之上,着重介绍了笔者设计的间接计算模型和大、小字符串兼容的问接形式化理论,并以中文信息数据为例介绍了协同智能计算系统原型的设计构想。其意义是该成果有利于从数据中心到知识中心优化云计算。     

碱性电池钢壳成形模具的研制

对5号碱性电池钢壳的拉伸成形工艺、有关计算及模具结构、使用情况等作了较系统的介绍     

电厂城市供热循环水余热利用技术方案探讨

根据目前余热回收利用技术在不同容量电厂中的应用情况,对比分析不同余热回收利用技术,分析各自的优缺点,可为相同机组型号的电厂节能降耗改造提供前期选择参考,为机组选型提供依据.     

协同智能计算系统——理论模型及其应用

本研究工作目的是揭示计算机数据与自然人知识两类信息处理方式基础之上派生的协同智能观及其指导下的协同智能计算系统的理论模型及其应用。它涉及的可验证方法,一方面,在n2矩阵范围内,以等价于2n的发散方式枚举和以等价于1/2n的收敛方式搜索两类基本算法可用作处理纯数字计算的任务,其特征是满足n的取值不影响计算效率的间接计算任务;另一方面,在与n2矩阵各个格子一一对应的范围对单音节汉字进行间接形式化处理,其特征不仅在于单音节字,即言,可间接计算,而且,还在于双音节和多音节的字组,即语,也可间接计算,同时,言和语的复用频率均可以且便于间接计算和统计。其结果是：不仅中文的自然语言理解的双重技术路线被揭示,而且,支配这类间接计算模型与间接形式化方法的信息基本定律假说也可被验证。最终可得出这样的结论,即：在前述两方面可验证的两种实证方法,远不仅仅是计算机数据信息处理方式与自然人知识信息处理方式这两类信息处理方式的简单相加,而是这两者合理分工、高度协作所产生的协同智能计算系统的理论模型或第三类信息处理方式及其应用,例如：国内外学术前沿的各类期刊及会议论文摘要、各种软件的常用问题解答以及帮助文件、协同智能计算系统用户个性化记录、自然语言的有限符号及其多样化组合或重复使用过程中蕴含的有限规则、等等各类双语信息的计算机辅助分析,该类云端计算主要服务对象是在创造性合作型生产式教研产学用各类活动中需要计算机辅助双语知识信息数据处理服务的客户     

基于Logistic回归的数据分类问题研究

数据分类是数据科学的一个重要研究方向,Logistic回归是最基本的分类算法之一.线性回归和Logistic回归都属于线性模型,本文介绍了两者的联系,详细阐述了模型的目标函数和参数训练过程.在经典的模式识别数据集Iris上,应用Logistic回归模型基于部分特征和全部特征维度进行了建模和分类预测.实验结果表明,适合比例的训练集和测试集切分,较高权重特征组合的建模可以获得较高的分类准确率.